CC BY
33
ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ ЗЕМЛИ, ФОТОГРАММЕТРИЯ
УДК 528.8:551.435.36
DOI: 10.33764/2411-1759-2021-26-3-58-70
ВОЗМОЖНОСТИ ИЗУЧЕНИЯ РЕЛЬЕФА И ДИНАМИКИ БЕРЕГОВОЙ ЛИНИИ АККУМУЛЯТИВНЫХ ФОРМ ПО ДАННЫМ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ НА ПРИМЕРЕ ГЕОСИСТЕМЫ КОСЫ ДОЛГАЯ
Вячеслав Владимирович Крыленко
Институт океанологии им. П. П. Ширшова РАН, 117997, Россия, г. Москва, Нахимовский пр., 36, кандидат географических наук, старший научный сотрудник, тел. (861)412-80-89, e-mail: [email protected]
Марина Владимировна Крыленко
Институт океанологии им. П. П. Ширшова РАН, 117997, Россия, г. Москва, Нахимовский пр., 36, кандидат географических наук, ведущий научный сотрудник, тел. (861)412-80-89, e-mail: [email protected]
Александр Анатольевич Алейников
ГК «СКАНЭКС», 108811, Россия, г. Москва, 22-й км Киевского ш., Бизнес-парк «Румянцево», кор. А, кандидат географических наук, ведущий специалист, тел. (495)739-73-85, e-mail: [email protected]
Изучение рельефа крупных морских береговых аккумулятивных форм, основанное на современных технологиях, актуально для решения многих прикладных задач. Характерными элементами геосистем крупных береговых аккумулятивных форм являются береговые и подводные валы, отмели, банки. Существовавшие ранее методы исследований рельефа, особенно подводного, отличались трудоемкостью и дороговизной. Соответственно, необходимы разработка и внедрение новых методов географических исследований. Коса Долгая, включая ее подводную отмель и банку Еленина, является одной из крупнейших аккумулятивных форм Азовского моря. Целью нашей работы было получение новых сведений по строению рельефа и динамике береговой линии в пределах геосистемы косы Долгая на основе применения дистанционных методов исследований. На основе обработки космических снимков Sentinel-2 и данных аэрофотосъемки были построены цифровые модели надводного и подводного рельефа. Последующий анализ позволил выявить закономерности, отражающие современные и предшествовавшие гидро-литодинамические условия, определившие трансформацию косы Долгая в ходе ее эволюции. Выполненные исследования подтвердили возможность успешного использования современных дистанционных методов для изучения надводного и подводного рельефа крупных прибрежных аккумулятивных форм.
Ключевые слова: Азовское море, аккумулятивная форма, коса Долгая, банка Еленина, дистанционные методы, Sentinel-2, БПЛА, рельеф, подводный рельеф, береговая линия
Введение
Изучение геосистем крупных морских береговых аккумулятивных форм, основанное на современных технологиях, чрезвычайно актуально для решения фундаментальных и прикладных задач. В число таких задач вхо-
дит научное обеспечение требуемой информацией управленческих решений в сфере природоохраны, природопользования и защиты от опасных природных явлений [1-4]. Береговая зона Азовского моря обладает ценными природными ресурсами, в прибрежной полосе проживает значительная часть населе-
ния, размещены коммуникации федерального и международного значения, ведется промышленное и гражданское строительство. Непосредственно к морю выходят урбанизированные территории и сельхозугодья [5]. В прибрежных водах осуществляются рыболовство, добыча нефти и газа. На побережье Ейского полуострова размещены курорты регионального значения.
Коса Долгая расположена в восточной части Азовского моря (рис. 1), это крупнейшая аккумулятивная форма северо-западного побережья Ейского полуострова. Основу бюджета наносов аккумулятивного тела составляют поступающая с подводного склона ра-куша и продукты абразии берегов. Современное развитие косы Долгая определяется изменениями объема поступающих наносов; изменчивостью гидрометеорологических характеристик; антропогенным изъятием нано-
сов. Совместным итогом этих процессов стало полное разрушение дистально-остров-ной части косы Долгая в 2014 г. [6]. Поскольку коса Долгая является природной основой территориального природного комплекса курорта «Должанская» [7], для организации рационального природопользования необходима актуальная информация о состоянии различных компонентов геосистемы косы.
В отличие от косы Долгая, являющейся объектом многих научных исследований, расположенная рядом банка Еленина в большинстве случаев рассматривается лишь как элемент унаследованного рельефа. Однако, есть основания полагать, что банка Еленина продолжает оказывать непосредственное влияние на гидро-литодинамический режим косы Долгая и прилегающей части Азовского моря.
Рис. 1. Схема расположения исследуемого участка
Крупные аккумулятивные береговые формы являются результатом динамического равновесия между различными природными и антропогенными процессами [2]. Обилие действующих факторов приводит к высокой
изменчивости рельефа данных природных объектов [6]. Исследование строения и динамики рельефа крупных аккумулятивных форм позволяет выявить механизмы их образования и эволюции, оценить состав и значи-
мость действующих факторов. Характерной чертой многих крупных береговых аккумулятивных форм является наличие подводной части - подводных валов, отмелей, банок. Общая площадь их геосистем может составлять десятки и сотни квадратных километров. Мониторинг изменений только надводной части аккумулятивного тела не позволяет достоверно выявить их причины и разработать прогноз. Существовавшие ранее методы исследований отличались трудоемкостью и дороговизной и не всегда позволяли получать необходимую информацию о строении надводного и подводного рельефа, а тем более - его динамике с требуемой детальностью и оперативностью [8, 9]. Соответственно, необходима разработка и внедрение новых методов географических исследований.
Главной целью работы было использование новых возможностей изучения особенностей надводного и подводного рельефа и динамики береговой линии крупных морских береговых аккумулятивных форм на основе данных дистанционного зондирования. Объектом исследования является геосистема косы Долгая, включающая современное аккумулятивное тело косы и банку Еленина. В представленной работе приведены методики и основные результаты проведенных исследований, на основе которых проанализированы особенности развития геосистемы косы Долгая и банки Еленина.
Материалы и методы
Исходные материалы. Для изучения геосистемы косы Долгая, включающей разномасштабные и различные по своей природе компоненты, расположенные на суше и подводном склоне, использовались различные методы исследования. С учетом большой площади, приоритет отдавался дистанционным методам. Данные спутникового зондирования применялись для выявления динамики береговой линии и элементов наземного рельефа, техногенных изменений ландшафта. Для определения величин многолетней динамики косы Долгая были использованы архивные космические снимки 1960-70-х гг. [10] и имеющиеся в открытом доступе космические
снимки с известными датами съемки. Кроме того, на основе современных спутниковых данных было произведено исследование донного рельефа прилегающей акватории. Для изучения контактной области «суша - вода» и подводного рельефа применялись численные методы, основанные на спектральных свойствах водной поверхности и толщи. В качестве исходных данных использовались данные с некоммерческих спутников Sentinel-2 (семейство спутников Европейского космического агентства, созданное в рамках проекта глобального мониторинга окружающей среды и безопасности Copernicus). Космический аппарат Sentinel-2A был запущен 23.06.2015, второй аппарат Sentinel-2B 7.03.2017. Поиск и получение данных Sentinel-2 производится бесплатно на сайте: https:// scihub. copernicus.eu/dhus/#/home, где представлены следующие продукты [11]:
- уровень обработки 1С (Level-1C) - выполнена пространственная коррекция снимков с поправкой на рельеф (ортотрансформа-ция);
- уровень обработки 2A (Level-2A) - выполнена пространственная и атмосферная коррекция снимков.
Спутники Sentinel-2 оснащены мультис-пектральным сенсором (MultiSpectral Instrument - MSI) [12], выполняющим съемку в 13 спектральных каналах. Детальности снимков Sentinel-2 (10 м в пикселе для основных спектральных каналов и 20 м для дополнительных) достаточно для проведения большинства исследовательских и мониторинговых работ.
Для изучения наземного рельефа, отражающего процесс формирования аккумулятивного тела, были использованы данные нескольких съемок с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), выполненных в 20162020 гг.
Изучение динамики береговой линии.
Изучение динамики морского берега с использованием архивных космических снимков и данных Sentinel-2 проводилось в несколько этапов.
1. Поскольку для большинства архивных космических снимков точная географическая привязка отсутствовала, была проведена их геометрическая коррекция. Оцениваемая точ-
ность плановой привязки космических снимков лежит в пределах 5-10 м, что достаточно для оценки величин долгопериодной динамики морского берега [13, 14].
2. Ручная векторизация линии уреза с архивных космических снимков.
3. Автоматическая векторизация линии уреза по снимкам Sentinel-2. Создание маски водной поверхности для точного определения границы «суша - вода» (плановое положение уреза) производилось с использованием формулы «normalized difference water index» (NDWI): NDWI = (Green - NIR)/(Green + NIR), где Green и NIR - соответственно зеленый и ближний инфракрасный спектральные каналы [15]. Значения в растрах разделялись на воду и сушу и конвертировались в линейные или полигональные векторные классы объектов [16].
4. Растровые и векторные материалы собраны в ГИС на базе Scanex WEB GeoMixer. Произведено определение величин изменения планового положения линии уреза относительно виртуальной «базовой» линии по опорным профилям с шагом 100 м. Дальнейшая обработка и визуализация данных производились в программных пакетах Microsoft Excel 2007; Golden Software (Grapher и Surfer).
Изучение донного рельефа с использованием данных Sentinel-2. Традиционная батиметрическая съемка обширных акваторий требует больших материальных и временных затрат. В мелководных районах, где наблюдается наибольшая изменчивость рельефа, батиметрическая съемка с борта судна затруднена [17]. Выявление микроформ рельефа и изучение его динамики такими методами невозможно. Появление спутников, оснащенных аппаратурой для регистрации излучения в большом количестве спектральных каналов, открыло новые возможности для изучения подводного рельефа. Разработан ряд алгоритмов определения глубин водных объектов, основанных на разнице в скорости уменьшения значений отраженного излучения в толще воды в разных зонах спектра и взаимной корреляции значений яркости каналов видимой части спектра и глубины. Методы «Stumpf (2003)» [18] и «Lyzenga (2006)» [19] используются наиболее часто из-за простых вычислений и минимального количества вводной
информации. Долгое время практическое использование данной технологии ограничивалось высокой стоимостью съемки с коммерческих космических аппаратов. После запуска в 2015 и 2017 гг. аппаратов Sentinel-2 исследователи стали использовать их данные для батиметрических работ. В пользу выбора данных снимков, помимо финансовой составляющей, послужила высокая частота съемок (3-5 суток) и широкий пространственный охват [11]. J. Chybicki и его коллеги [20] использовали данные Sentinel-2 для изучения подводного рельефа Балтийского моря на глубинах от 0 до 16 м. Подобные исследования были выполнены [21] для ряда акваторий в Средиземном море. С учетом перечисленных факторов, методом исследования подводного рельефа было выбрано батиметрическое картографирование на основе данных Sentinel-2.
Изучение донного рельефа с использованием данных Sentinel-2 проводилось в несколько этапов.
1. Выбор и первичная обработка исходных снимков. Критериями визуального отбора было выполнение условий: отсутствие облачности, сильного волнения и поверхностной пленки, минимальная площадь зон мутности. Предварительная обработка изображений включала в себя атмосферную коррекцию (при необходимости) и коррекцию солнечных бликов.
2. Создание маски водной поверхности для точного определения границы «суша -вода» и выявления пятен повышенной мутности. Маска водной поверхности рассчитывалась с использованием формулы NDWI.
3. Создание цифровой модели донного рельефа с разрешением исходных снимков (10 м). По данным сравнительного тестирования [22], при определении глубин для Балтийского, Белого и Черного морей оба метода -«Stumpf (2003)» и «Lyzenga (2006)» - дали удовлетворительные результаты на глубинах до 5-10 м. В акваториях с более мутными водами лучшие результаты [22] показывал алгоритм «Lyzenga (2006)». В нашей работе были использованы оба метода. Для получения батиметрической информации методом «Stumpf (2003)» использовались каналы Blue и Green, методом «Lyzenga (2006)» - Blue, Green и Red каналы. В качестве опорной карты использо-
вались морские навигационные карты и данные прямых батиметрических измерений.
Для района с глубинами 0-12 м по снимкам за разные даты с использованием обоих алгоритмов были построены цифровые модели подводного рельефа (ЦМР). Далее была проведена оценка точности с использованием данных прямых промеров и навигационных карт. Для мелководной части исследуемой акватории с быстро меняющимся рельефом актуальные батиметрические данные недоступны, поэтому оценка точности проведена сопоставлением ЦМР, построенных по снимкам за разные даты. Сравнение заключалось в создании разностных цифровых моделей (РЦМ), получаемых вычитанием ЦМР, построенной определенным методом, из ЦМР, построенных другим методом, либо по данным навигационных карт или промеров. Построенные РЦМ оценивались на наличие, величину и распределение ареалов искажений, выполнялся анализ и выявление причин этих искажений. Точность определения абсолютных значений глубины в диапазоне глубин 0-6 м составляет ± 1 м, на большей глубине величина погрешности резко нарастает. Точность относительных превышений составляет ± 0,1 м. Точность определения планового положения форм подводного рельефа определяется точностью исходных космических снимков и достаточна для качественных и количественных оценок изменений конфигурации и планового положения форм рельефа.
К сожалению, ряд сезонных факторов полностью препятствует применению дистанционных методов для исследования глубин в Азовском море: развитие водорослей и планктона, речной сток, штормовое волнение, ледовый покров ограничивают лишь один период для оптимальной съемки -июль - сентябрь. Из всех имеющихся в наличии снимков не было ни одного с полным отсутствием зон мутности, поэтому для построения модели рельефа была использована комбинация из нескольких близких по срокам снимков, где зоны мутности не совпадают. Для корректности представления подводного рельефа на глубинах за пределами применимости использованного алгоритма [17] или в зонах с перманентной мутностью, цифро-
вые модели рельефа дна были дополнены данными с морских навигационных карт. Использованная технология позволяет выявить строение подводных форм рельефа, изучение которых традиционными способами либо чрезвычайно дорого, либо невозможно [17].
Изучение наземного рельефа. Для изучения наземного рельефа проведена съемка с квад-рокоптера «Fantom 4Pro» с камерой «FC 6310». При подготовке маршрута съемки принимались во внимание: требуемая протяженность полета; предельное удаление аппарата от оператора; направление и сила ветра; обеспечение 30 % поперечного и 60 % продольного перекрытия за счет сочетания скорости и высоты съемки. Планирование миссии и выполнение полетного задания реализовывались с помощью программного обеспечения (ПО) «Litchi» [23]. Поскольку значительная часть косы подверглась значительному техногенному преобразованию или покрыта искусственными насаждениями, для съемок были выбраны участки с естественным рельефом и разреженным растительным покровом.
Перед началом аэрофотосъемки для пространственной привязки было произведено размещение наземных реперов. Определение координат наземных реперов проведено с помощью оборудования Leica Geosystems [24].
В ходе аэрофотосъемки были получены снимки и параметры их внешнего ориентирования. Для дальнейшей обработки использовалось ПО Agisoft Metashape. Проведено построение плотного облака точек, на базе которого построена полигональная модель поверхности, использованная для создания ортофотопланов с пространственным разрешением 0,1 м. Классификация облака точек с целью выделения класса точек «земля» производилась при помощи ПО TerraScan (TerraSolid, Финляндия) на платформе MicroStation V8 (Bentley Systems, США). Точки класса «земля» использованы для построения моделей GRID и дальнейшего анализа в ПО SAGA и Golden Software Surfer.
Результаты и обсуждение
Колебания уровня Азовского моря в голоцене приводили к трансформации аккумулятивных форм у северо-западной оконечности
Ейского полуострова. До начала фанагорий-ской регрессии (~3,0 тыс. лет назад), когда уровень моря был близок к современному, вероятно, существовала аккумулятивная форма, близкая по литодинамическому режиму к современной косе Долгая [25]. В ходе фанаго-рийской регрессии уровень моря опускался, по средним оценкам, на 5 м относительно современного [26]. В Таганрогском заливе с понижением уровня возросло влияние стоковых течений, а влияние юго-западного волнения ослабло. Аккумулятивное тело Палео-Долгой косы было почти полностью размыто, сохранилась лишь узкая аккумулятивная терраса вдоль коренного берега. Смытый материал был переотложен в направлении результирующего направления потока наносов (на юго-запад) и прослеживается (см. рис. 1) в настоящее время в виде банки Еленина. Генеральное направление аккумулятивного тела банки Еленина было предопределено конфигурацией долины древнего Дона, вдоль которой формировалась коса при низком уровне моря.
В ходе последующей нимфейской трансгрессии усилилось влияние западного и юго-западного волнений. С этого момента результирующее направление потока наносов было направлено на северо-запад. Примерно 2,5 тыс. лет назад у выступов коренного берега возникли две косы, растущие навстречу друг другу. Поскольку на южную косу на начальном этапе ее развития (возможно, и позднее) поступал материал с банки Еле-нина, рост ее происходил значительно быстрее. Примерно 1-1,2 тыс. лет назад произошло сочленение этих кос и в дальнейшем они развивались совместно, формируя аккумулятивное тело косы Долгая.
В исторический период коса Долгая с ее подводной отмелью является одной из крупнейших аккумулятивных форм Азовского моря (см. рис. 1). Изображение косы Долгая появилось на картах Азовского моря с XIV в. (рис. 2). Характерно, что на всех картах коса Долгая изображается в виде цепи островов. На карте Таганрогского залива Питера Бергмана (1702 г.) отображены контуры подводных и надводных аккумулятивных форм косы Долгая и банки Еленина (рис. 3) с указанием измеренных глубин. Лоция Азовского моря [27] дополнена созданной в 1833 г. картой Е. П. Манганари, удивительно точно отображающей конфигурацию берегов и подводный рельеф моря (см. рис. 3).
Анализ исторических карт показывает, что коса Долгая обладает высокой стабильностью на протяжении столетий. Эта аккумулятивная форма сохраняет свое строение: она состоит из надводной части, островов и отмелей. Сравнение карт 1702, 1833 гг. с современными показывает, что продольная ось аккумулятивной формы постепенно смещается к юго-западу. В ходе развития косы Долгая периодически увеличивалась протяженность надводной части вдоль оси подводной отмели или, напротив, наблюдался ее размыв или дробление на цепочку более или менее протяженных островов. За последние 150 лет максимальная протяженность надводной части (14 км) наблюдалась в 40-50-х гг. XX в. [28, 29]. С этого момента динамика береговой линии косы Долгая характеризуется размывом дистальной части в результате изменений в интенсивности штормов, сгонно-нагонных явлений, снижения объема поступающей ра-куши, антропогенного изъятия наносов.
Рис. 2. Коса Долгая на старинных картах: Петро Весконте 1318 г. (слева); Пири-Реиса 1525 г. (в центре); Баттиста Аньезе 1540 г. (справа) [30]
Рис. 3. Коса Долгая и банка Еленина на картах 1702 г. Питера Бергмана (слева) и 1833 г. Е. П. Манганари (справа) [29]
Поступление наносов (ракуши) идет исключительно со стороны открытого Азовского моря, где наблюдается аккумуляция (рис. 4). Влияние банки Еленина сохранилось: она аккумулирует наносы, поступающие с юга - юго-запада. При наиболее сильных штормах часть ра-
куши с банки единовременно поступает к юго-западному берегу косы Долгая, вызывая резкие изменения рельефа береговой зоны. Со стороны Таганрогского залива берег размывается со скоростью, равной отступанию прилегающего коренного берега (см. рис. 4).
Рис. 4. Динамика береговой линии косы Долгая
Рельеф самой косы Долгая, в отличие от подводной отмели, отличается асимметричностью. Поперечный профиль, построенный по данным съемки с БПЛА, представлен сериями валов и разделяющих их ложбин (рис. 5). Высота и ширина валов указывают на колеба-
ния в интенсивности формирующих их штормов (серий штормов) и (или) объеме поступающих наносов. Мощность современного вала, не имеющего аналогов, указывает на значительное изменение этих характеристик в последние десятилетия.
Рис. 5. Поперечный профиль центральной части косы Долгая
Рельеф подводной отмели косы Долгая формируется совместным влиянием волн и инициируемых ими вдольбереговых течений; нагонно-сгонных и стоковых течений. Относительное «равновесие» в действии этих факторов со стороны открытого Азовского моря и
со стороны Таганрогского залива способствует сохранению планового положения продольной оси аккумулятивного тела, несмотря на значительные изменения в бюджете наносов. Поперечный профиль отмели, на большей ее части, близок к симметричному (рис. 6, 7).
лЯР'К_________
Таганрогский
'4Н «к
/ Азовское ПЭ море
-¡я
АЗОВСКОЕ
лГТ
Рис. 6. Рельеф подводной отмели косы Долгая и банки Еленина и положение поперечных профилей
Одновременно разнообразие и изменчивость действующих факторов приводят к высокой изменчивости и разнообразию форм подводного и надводного рельефа. Наиболее интересны донные аккумулятивные формы, образующиеся у северной оконечности отмели (см. рис. 6, врезка). Эти формы, находящиеся ниже глубины волнового воздействия, образованы действием колебательных движений больших водных масс на входе в Таганрогский залив.
Современный рельеф банки Еленина формируется под влиянием волнения и течений. Так как глубины на прилегающих к банке Еле-
нина с севера участках дна превышают 5 м, питание банки наносами происходит лишь со стороны южного склона. В результате сформировался резко асимметричный поперечный профиль с пологим южным склоном и крутым северным. Крутизна северного склона, возможно, увеличена положением аккумулятивного тела на краю затопленной долины древнего Дона. В периоды усиления течений, направленных со стороны Таганрогского залива, вдоль северного склона банки Еленина может происходить продольное движение наносов, образуя характерные формы рельефа (профиль Е9 на рис. 6, 7).
Рис. 7. Поперечные профили подводной отмели косы Долгая и банки Еленина
Заключение
Дистанционное изучение рельефа и динамики береговой линии является важным элементом исследований морских берегов. Это обусловлено большой площадью и труднодо-ступностью изучаемых объектов, и одновременно - необходимостью обеспечения необходимой точности измерений. Детальное изучение рельефа традиционными полевыми методами либо невозможно, либо чрезвычайно дорого.
В таких условиях данные с некоммерческого спутника Sentinel-2 в сочетании с материалами беспилотной аэрофотосъемки могут быть эффективным средством для научных исследований рельефа прибрежных аккумулятивных форм и мелководных акваторий. Использование данных Sentinel-2 и аэрофотосъемки для создания моделей рельефа позволяет сократить время и стоимость работ по сравнению с традиционными технологиями. Важно, что наличие доступных для исследователей данных дистанционного зондирования (в том числе архивных и современных) позволяет с использованием современных технологий проследить динамику многих элементов геосистем, прежде всего - форм рельефа.
С использованием перечисленных материалов и методов установлено наличие разно-
образных малоизученных форм современного подводного рельефа исследуемого района, в частности, подвижных отмелей вдоль оси подводной части аккумулятивных форм. Использование данных о поверхностном и подводном рельефе исследуемого участка, полученных дистанционными методами, позволило создать цифровые модели. Построенные цифровые модели дали возможность получить некоторые характеристики впервые выявленных элементов рельефа. Анализ полученных уникальных данных позволил по-новому рассмотреть особенности строения и эволюции одной из крупнейших морских аккумулятивных геосистем Азовского моря.
Благодарности
Полевая часть работ выполнена при поддержке РФФИ (проект 19-45-230004). Систематизация материалов дистанционного зондирования реализована при поддержке РНФ (проект 20-17-00060). Использованы сведения о развитии берегов Азовского моря, гидрологических и гидро-литодинамических особенностях, полученные при выполнении темы Госзадания № 0128-2021-0013. Помощь в получении и обработке данных дистанционного зондирования оказал SCANEX R&D Centre (Россия).
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Погорелов А. В. Исследование динамики береговой зоны Азовского моря по данным космических снимков // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе. - 2011. - № 12. - С. 19-27.
2. Косьян Р. Д., Крыленко В. В. Современное состояние Азово-Черноморских аккумулятивных берегов и рекомендации по их рациональному использованию. - M. : Научный мир, 2014. - 256 с.
3. Ыекуш Г. Е., Ушакова Е. О. Оценка ценности экосистемных услуг для развития рекреации и туризма // Вестник СГУГиТ. - 2016. - Вып. 1 (33). - С. 200-209.
4. Жарников В. Б., Конева А. В. О проблеме кадастра туристских ресурсов и его основном содержании // Вестник СГУГиТ. - 2017. - Т. 22, № 4. - C. 148-155.
5. Kosyan R. D., Krylenko M. V. Modern state and dynamics of the Sea of Azov coasts // Estuarine, Coastal and Shelf Science. - 2019. - Vol. 224. - P. 314-323.
6. Разумов В. В., Глушко А. Я. Деградация земель прибрежной территории субъектов юга России под воздействием абразионных процессов // Вестник ЫГОУ. - 2010. - № 3. - С. 112-119.
7. Krylenko M. V., Krylenko V. V., Volkova T. A. Development prospects of natural-territorial complex of the Dolgaya spit // Ocean and Coastal Management. - 2018. - Vol. 166. - P. 98-102.
8. Погорелов А. В., Антоненко M. В. Применение космических снимков в исследовании динамики береговой зоны Азовского моря: возможности и результаты анализа // Вестник Северо-Кавказского государственного технического университета. - 2011. - №. 2. - С. 95-98.
9. Крыленко В. В., Крыленко M. В. Высокоточная съемка рельефа Бакальской косы // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон моря. - 2018. - Вып. 4. - С. 65-72.
10. U.S. Department of the Interior U.S. Geological Survey (USGS) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://earthexplorer.usgs.gov (дата обращения: 15.12.2020).
11. Sentinel Online technical website [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://senti-nel.esa.int/web/sentinel/technical-guides/sentinel-2-msi/products-algorithms (дата обращения: 14.02.2021).
12. MultiSpectral Instrument (MSI) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://senti-nel.esa.int/web/sentinel/missions/sentinel-2/instrument-payload (дата обращения: 14.02.2021).
13. Крыленко В. В., Алейников А. А., Бойко Е. С., Крыленко М. В. Оценка динамики береговой линии косы Долгая при помощи спутниковых снимков // Географические исследования Краснодарского края. - 2016. - Вып. 10. - C. 253-260.
14. Krylenko M., Krylenko V., Kosyan R. Accumulative coast dynamics estimation by satellite camera records // Proceedings of SPIE. - 2015. - Vol. 9535. - P. 95351K.
15. Gao B. C. NDWI - a normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space // Remote Sensing of Environment. - 1996. - Vol. 58. - P. 257-266.
16. Крыленко В. В., Крыленко М. В., Алейников А. А. Уточнение длины береговой линии Азовского моря с использованием данных спутников Sentinel-2 // Вестник СГУГиТ. - 2019. - Т. 24, № 4. -С.78-92.
17. Крыленко В. В., Крыленко М. В. Исследование подводного рельефа Бакальской банки по данным космических снимков Sentinel-2 // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон моря. -2019. - № 2. - С. 30-39.
18. Stumpf R., Holderied K., Sinclair M. Determination of water depth with high-resolution satellite imagery over variable bottom types. // Limnology and Oceanography. - 2003. - Vol. 48 (1). - P. 547-556.
19. Lyzenga D. R., Malinas N. P., Tanis F. J. Multispectral bathymetry using a simple physically based algorithm // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. - 2006. - Vol. 44 (8). - P. 2251-2259.
20. Chybicki J. Mapping south Baltic near-shore bathymetry using Sentinel-2 observations // Polish Maritime Research. - 2017. - Vol. 24. - P. 15-25.
21. Traganos D., Poursanidis D., Aggarwal B., Chrysoulakis N., Reinartz P. Estimating Satellite-Derived Bathymetry (SDB) with the Google Earth Engine and Sentinel-2 // Remote Sensing. - 2018. - Vol. 10 (6). -P. 859-877.
22. Батиметрическое картографирование в прибрежной зоне на основе материалов дистанционного зондирования Земли : отчет по НИР, ООО Инженерно-технологический центр «СКАНЭКС». - М., 2018. - 91 с.
23. Litchi [Электронный ресурс] - Режим доступа : http://flylitchi.com (дата обращения: 14.09.2020).
24. Boyko E., Krylenko V., Krylenko M. LIDAR and airphoto technology in the study of the Black Sea accumulative coasts // Proceedings of SPIE. - 2015. - Vol. 9535. - P. 95351Q.
25. Артюхин Ю. В. Происхождение и динамика кос азовского типа // Геоморфология. - 1987. -№ 3. - С. 27-30.
26. Матишов Г. Г., Польшин В. В. Новые результаты о истории Азовского моря в Голоцене // Доклады Академии наук. - 2019. - Т. 489, №. 2.
27. Сухомлин А. М. Лоция Азовского моря и керченского пролива. - Николаев, 1854. - 96 с.
28. Мамыкина В. A., Хрусталев Ю. П. Береговая зона Азовского моря. - Ростов-н/Д., 1980. - 176 с.
29. Matishov G., Polshin V., Kulygin V., Titov V., Kovalenko E., Sushko K. New data on the structure of the Dolgaya spit of the Sea of Azov (drilling, study of outcrops, malacofauna) // Science in the South of Russia. - 2020. - Vol. 16, No. 3. - P. 26-39.
30. Papacoma [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://papacoma.narod.ru/maps-index.htm (дата обращения: 10.03.2020).
Получено 26.02.2021
© В. В. Крыленко, М. В. Крыленко, А. А. Алейников, 2021
STUDY OF THE RELIEF AND COASTLINE DYNAMICS OF LARGE COASTAL ACCUMULATIVE FORMS ACCORDING TO REMOTE SENSING DATA
Viacheslav V. Krylenko
Shirshov Institute of Oceanology RAS, Southern Branch, 36, Nakhimovsky Prospect St., Moscow, 117997, Russia, Ph. D., Senior Researcher, phone: (861)412-80-89, e-mail: [email protected]
Marina V. Krylenko
Shirshov Institute of Oceanology RAS, Southern Branch, 36, Nakhimovsky Pr., Moscow, 117997, Russia, Ph. D., Leading Researcher, phone: (861)412-80-89, e-mail: [email protected]
Alexander A. Aleynikov
SCANEX R&D Centre, 108811, Russia, Moscow, 22 km Kievskoe Sh., Business Park "Rumyantsevo" A, Ph. D., Leading Specialist, phone: (495)739-73-85, e-mail: [email protected]
The study of the relief of large coastal accumulative forms, based on modern technologies, is relevant for solving many applied problems. Coastal and underwater bars, shoals, banks are characteristic elements of large coastal accumulative forms' geosystems. Previously existing methods of relief researches, especially underwater, were labor-intensive and expensive. Accordingly, the development and implementation of new methods of geographical research are necessary. The Dolgaya Spit, including its underwater shoal and the Elenin Bank, is one of the largest accumulative forms of the Sea of Azov. The purpose of our work was to obtain new information on the relief structure and the shoreline dynamics of the Dolgaya Spit based on the use of new research methods. Digital models of surface and underwater relief were built on the basis of processing Senti-nel-2 satellite images and data from unmanned aerial photography. The subsequent analysis allowed identify regularities that reflect the current and previous hydro-lithodynamic conditions that determined the transformation of the Dolgaya Spit during its evolution. The fulfilled studies confirmed the possibility of successful use of modern remote methods for studying the relief of coastal accumulative forms.
Keywords: Sea of Azov, accumulative form, remote sensing, relief, Sentinel-2 data, Dolgaya spit, Bank of Elenin, s, Sentinel-2, UAV, relief, coastline
REFERENCES
1. Pogorelov, A. V. (2011). Study of the the coastal zone dynamics of the Sea of Azov based on satellite images. Zashchita okruzhayushchej sredy v neftegazovom komplekse [EnvironmentalProtection in the Oil and Gas Industry], 12, 19-27 [in Russian].
2. Kosyan, R. D., & Krylenko, V. V. (2014). Sovremennoe sostoyanie Azovo-Chernomorskih akkumulya-tivnyh beregov i rekomendacii po ih racionalnomu ispolzovaniyu [The current state of the Azov-Black Sea accumulative shores and recommendations for their rational use]. Moscow: "Scientific World" Publ., 256 p. [in Russian].
3. Mekush, G. E., & Ushakova, E. O. (2016). Assessment of the value of ecosystem services for the development of recreation and tourism. Vestnik SGUGff [Vestnik SSUGT], 1(33), 200-209 [in Russian].
4. Zharnikov, V. B., & Koneva, A. V. (2017). On the problem ofthe tourist resources' cadastre and its main content. VestnikSGUG^[VestnikSSUGT], 22(4), 148-155 [in Russian].
5. Kosyan, R. D., & Krylenko, M. V. (2019). Modern state and dynamics of the Sea of Azov coasts. Estu-arine, Coastal and Shelf Science, 224, 314-323.
6. Razumov, P., & Glushko, A. (2010). Riverside territories of South-Russian subjects: the land's degradation as a result of abrasion processes. VestnikMGOU[VestnikMSRU], 3, 112-119 [in Russian].
7. Krylenko, M. V., Krylenko, V. V., & Volkova, T. A. (2018). Development prospects of natural-territorial complex of the Dolgaya spit. Ocean and Coastal Management, 166, 98-102.
8. Pogorelov, A. V., & Antonenko, M. V. (2011). Application of satellite images in the study ofthe coastal zone dynamics of the Sea of Azov: opportunities and results of analysis. Vestnik Severo-Kavkazskogo gosu-darstvennogo tekhnicheskogo universiteta [Bulletin of the North Caucasus state technical University], 2, 9598 [in Russian].
9. Krylenko, V. V., & Krylenko, M. V. (2018). High-precision relief survey of the Bakal spit. Ekologicheskaya bezopasnost pribrezhnoj i shelfovoj zon morya [Environmental Safety of Coastal and Offshore Zones of the Sea], 4, 65-72 [in Russian].
10. U. S. Department of the Interior U.S. Geological Survey (USGS). (n. d.). Retrieved from http://earthexplorer.usgs.gov.
11. Sentinel. Online technical website. (n. d.). Retrieved from https://sentinel.esa.int/web/sentinel/tech-nical-guides/sentinel-2-msi/level- 1c/product-formatting.
12. MultiSpectral Instrument (MSI). (n. d.). Retrieved from https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/ sentinel-2/instrument-payload.
13. Krylenko, V. V., Aleynikov, A. A., Boyko, E. S., & Krylenko, M. V. (2016). Assessment of the coastline dynamics of the Dolgaya spit using satellite images. Geograficheskie issledovaniya Krasnodarskogo kraya [Geographical Studies of the Krasnodar Territory], 10, 253-260 [in Russian].
14. Krylenko, M., Krylenko, V., & Kosyan, R. (2015). Accumulative coast dynamics estimation by satellite camera records. Proceedings of SPIE, 9535, 95351K.
15. Gao, B. C. (1996). NDWI - a normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment, 58, 257-266.
16. Krylenko, V. V., Krylenko, M. V., & Aleynikov, A. A. (2019). Specifying the length of the Azov sea coastline using satellite data Sentinel-2. VestnikSGUGiT[VestnikSSUGT], 24(4), 78-92 [in Russian].
17. Krylenko, V. V., Krylenko, M. V., & Aleynikov, A. A. (2019). Investigation of the underwater relief of the Bakalskaya Bank based on Sentinel-2 satellite images. Ekologicheskaya bezopasnost pribrezhnoj i shelfovoj zon morya [Environmental Safety of Coastal and Offshore Zones of the Sea], 2, 30-39 [in Russian].
18. Stumpf, R., Holderied, K., & Sinclair, M. (2003) Determination of water depth with high-resolution satellite imagery over variable bottom types. Limnology and Oceanography, 48(1), 547-556.
19. Lyzenga, D. R., Malinas, N. P., & Tanis, F. J. (2006). Multispectral bathymetry using a simple physically based algorithm. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 44(8), 2251-2259.
20. Chybicki J. (2017). Mapping south Baltic near-shore bathymetry using Sentinel-2 observations. Polish Maritime Research, 24, 15-25.
21. Traganos, D., Poursanidis, D., Aggarwal, B., Chrysoulakis, N., & Reinartz, P. (2018). Estimating Satellite-Derived Bathymetry (SDB) with the Google Earth Engine and Sentinel-2. Remote Sensing, 10(6), 859877.
22. Bathymetric mapping in the coastal zone based on Earth remote sensing materials, RRW by SCANEX R&D Centre. (2018). Moscow, 91 p. [in Russian]
23. Litchi. (n. d.). Retrieved from http ://flylitchi. com
24. Boyko, E., Krylenko, V., & Krylenko, M. (2015). LIDAR and airphoto technology in the study of the Black Sea accumulative coasts. Proceedings of SPIE, 9535, 95351Q.
25. Artyukhin, Yu. V. (1987). Genesis and dynamics of the "Azov type" spits. Geomorphology, 3, 27-30 [in Russian]
26. Matishov, G. G., & Polshin, V. V. (2019). New result on the history of the Azov Sea in the Holocene. Doklady Akademii nauk [Reports of the Academy of Sciences], 489(2) [in Russian]
27. Sukhomlin, A. M. (1854). Lotsiya Azovskogo morya i kerchenskogo proliva [Lotsia of the Sea of Azov and the Kerch Strait]. Nikolaev, 96 p. [in Russian].
28. Mamykina, V. A., & Khrustalev, Yu. P. (1980). Beregovaya zona Azovskogo moray [Coastal zone of the Sea of Azov]. Rostov-on-Don, 176 p. [in Russian]
29. Matishov, G., Polshin, V., Kulygin, V., Titov, V., Kovalenko, E., & Sushko, K. (2020). New data on the structure of the Dolgaya spit of the Sea of Azov (drilling, study of outcrops, malacofauna). Science in the South of Russia, 16(3), 26-39.
30. Papacoma. (n. d.). Retrieved from http://papacoma.narod.ru/maps-index.htm.
Received 26.02.2021
© V. V. Krylenko, M. V. Krylenko, A. A. Aleynikov, 2021
